夜把花悄悄地开放了，却让白日去领受谢词。——泰戈尔

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如果要讨论加密市场最近2年哪些赛道获得了重大的发展， DeFi无疑占有其中重要的一席。 来自DeFi Llama的数据显示，截至今年10月， DeFi市场的总锁仓量已经达到了2000亿美金， 但这也仅占传统金融24万亿美元市值的1%。

我们可以看到，与传统金融相比， DeFi市场仍有较高的发展潜力和空间。 但目前较高的TVL金额和后续的发展都依赖于一个前提， 即支撑DeFi市场的相关价格数据是正确无误的。 DeFi底层的区块链和智能合约是一个相对封闭的系统， 大部分合约执行都依赖于区块链之外的信息和数据， 那么外部数据从哪里来，怎么保证内外部数据的准确性和时效性， 这个更偏幕后的问题似乎并没有太多人在关注。

而预言机则正是解决这一幕后问题的关键， 市场上也有很多预言机项目致力于为区块链提供外部数据， 但其数据的提供方式和效率并不相同，也各有各的优势。 我们今天介绍的项目Pyth， 它试图通过高可信的数据源和高性能的区块链， 将金融市场的实时数据带到链上，去激发DeFi市场更大的潜力。 通证：PYTH（暂未发行）

在我们深入讲解Pyth前，考虑到相当部分的读者不太理解预言机， 我们有必要先简单的了解预言机的工作机制， 这也是我们理解Pyth的前提。

一般而言，预言机的作用是为智能合约在区块链上执行操作提供外部所需的数据， 我们可以用一个非常简化的例子来进行解释。 示例出处——智能合约之父 · 尼克萨博

1. 假设一瓶可乐在自动售卖机上的价格是随时浮动的

2. 报价员从可乐厂拿到可乐的实时售价

3. 报价员将售价录入自动售卖机的程序里

4. 你以售卖机显示的价格购买可乐

从这个例子可以看出，售卖机的价格依赖于可乐厂报过来的时价，

而预报价员起到了在可乐厂和售卖机之间传递价格的作用。

售卖机需要一个外部价格，来执行“投币--出可乐”的程序。

该例中可乐厂对应着DeFi中的数据源，自动售卖机则对应着DeFi相关的智能合约， 而报价员对应着预言机。 数据源为预言机提供数据，这里的数据可以是外部金融市场某一资产的数据， 预言机再将实时价格喂给智能合约， 合约依据价格执行相关操作，如达到一定价格对某人资产进行清算等。

从中我们可以看出，对于DeFi协议而言预言机的喂价机制很重要， 因为它充当了DeFi智能合约的价格信息来源。 只有当实时价格数据可靠的情况下， DeFi协议才能更加高效和可信的运行。

有了上述的预言机基础知识后，我们现在可以开始了解Pyth的工作原理了。 首先Pyth将自己定义为“Hi-fi for DeFi”，意为“为DeFi提供高保真的市场数据”。 如果要做到“高保真”，至少有2个条件：

1. 提供市场数据的数据源非常专业且值得信赖；

2. 数据源直接提供数据，减少中间环节的质量损耗。

针对这两个条件，Pyth给出的答案分别是：

1. 由40余家传统金融市场和加密领域的顶级机构提供数据，其中知名的包括纽约证交所最大的做市公司之一 GTS，芝加哥商交所结算单位Jump Trading, 加密CEX新贵FTX等；

2. 由上述数据源直接充当预言机节点，向区块链和DeFi协议直接提供金融市场的价格数据。 在解决了谁提供价格数据的问题后， 另外需要考虑的则是“提供哪些价格数据”以及“数据如何传递给DeFi协议”。 我们通过下面这张图可以看到，Pyth设计了不同的角色，分别来解决上述问题：

1. 数据提供者：解决谁提供数据的问题。 即上文提到的顶级数据源，需要注意的是，数据源在提供价格数据之后，还会由Pyth计算出一个“置信区间”，例如此时BTC的价格是“100,000±100USD”，它代表着目前数据源供价的误差范围，正负值越小代表着该数据的精度越高。

2. 委托人(Delegators)：解决以谁提供的价格数据为准的问题。 依据数据源的历史表现和准确性来选择 Pyth 数据提供者 , 借此来展现数据的可信程度 。

3. 策展者(Curators)：解决应该提供哪些价格数据的问题。 帮助筛选目前市场上最需要的数据是哪些，提供这些最紧需的数据后，策展者和数据源将会获得更多的奖励。 需要注意的是，委托人和策展者都是Pyth价格聚合机制中的一部分，其都基于Solana区块链来执行操作。

4. 数据使用者：聚合完毕后的价格会基于虫洞机制传递给目标区块链和对应的DeFi协议 由于价格聚合都在Solana上完成，如果是Solana原生的DeFi协议则不会存在传输问题， 但如果DeFi协议在别的链上，则需要Solana的虫洞机制将价格数据发送到对应的链。

在了解Pyth的工作原理之后，我们发现它与传统预言机相比在多个方面具备一定的优势：

1. 数据供应上，变“劳动密集型”为“机构密集型”，提高了获取数据的效率。 传统预言机使用群策群力的方式从数据源抽取数据，这些群体都是第三方，这意味着他们不是数据的发起者，而是充当拉取和提交数据的中间人。而Pyth由机构提供数据，它们即是数据源也运行着预言机节点，这样的直连模式可以让获取数据的延迟更低，数据质量更高。

2. 价格聚合上，聚合直接在链上完成，兼顾了效率和成本。 传统预言机对价格的聚合一般都是在链下完成，将聚合完成的数据再发到链上，这样做存在时间成本；而Pyth的做法是直接在Solana上完成对报价的筛选，得益于Solana的高性能和低gas，这种价格聚合将会变得非常迅速和经济。

3. 价格数据可信度上，由大机构直接背书。 为Pyth提供数据的机构都是行业内优选的机构，它们的信誉和能力本身是一种宝贵资产。数据提供者如果选择将他们的声誉放在线上人，极少情况下会做出毁掉自己信誉的行为而提供错误价格。

由于Pyth目前并没有公开白皮书，经济模型没有系统的介绍， 其通证PYTH的发行方式和量级也没有确定。 我们参考了传统预言机的经济模型和Pyth的一些公开资料， 对其经济模型进行了合理推测和整理。

实际上，Pyth通过价格聚合同时连接了数据供给方和需求方， 供给方为何提供数据，需求方获取数据的代价是什么， 搞清楚这几个问题，我们也就能够明白它的经济模型， 也有助于合理规划对它的通证预期。

详情可参考Delphi报告：https://members.delphidigital.io/reports/the-oracle-report-of-delphi/

1. 数据提供方的收益和成本： 成为数据提供方首页需要质押PYTH，数据使用者为使用数据支付的费用将成为数据提供方的收益。此外，如果数据提供方提供了错误的数据，其将受到惩罚，这种惩罚方式很有可能是通过扣除其质押的通证来完成。

2. 价格聚合（委托者和策展者）方的收益和成本： 成为委托者和策展者也需要质押PYTH，但质押方式和量级尚不明确。它们通过提供价格筛选服务来获得收益。需要注意的是，由于委托者帮助数据源筛选数据质量，如果出现了价格错误，委托者也会面临着惩罚。

3. 数据使用者的收益和成本：

   数据使用者多为DeFi协议，这些协议在从Pyth获取数据时需要支付PYTH作为费用，并通过前述机制得到所需数据。 我们可以看到，PYTH通证存在于Pyth预言机系统设置的奖惩机制中， 而制度影响着数据供需双方的行为。 一旦Pyth被广泛的运用于各种DeFi协议中，对PYTH通证的需求将会持续增加，这种需求的上涨也会传导到通证价格上， 这种案例可以参考去年DeFi兴起时，Chainlink通证之后的价格表现。

目前Pyth虽然没有官宣他们的团队信息，

不过在官网公开的技术文档中，我们找到了其在Github上的代码库，

并对代码的主要贡献者进行了调查，

结果显示其主要活跃贡献者是来自于Jump Trading和GTS的软件工程师。

前文我们已经介绍过，Jump Trading是芝加哥商交所的结算单位， 也是总部位于芝加哥的一家全球顶级高频交易公司。 而GTS则是纽约证交所最大的做市公司之一 ， 这两家公司在传统金融圈都算得上顶级的交易机构， 它们在金融行业的经验和地位是毋庸置疑的。

从Github的代码贡献痕迹来看，这两家公司应该深度参与了Pyth的设计， 此外，JumpTrading之前也投资了Solana生态中的DeFi项目 Serum， 我们可以管中窥豹，看到传统金融机构布局DeFi的动作和决心。

而在数据源方面，目前已有40余家传统金融市场和加密圈的机构与Pyth达成合作， 它们都会为Pyth提供实时的价格数据。 除了前文提到的Jump Trading、GTS之外， Alameda、FTX、Bitstamp等加密圈内知名量化机构和CEX也与Pyth存在合作关系。 这样的团队和数据源配置， 使得Pyth在一手实时金融数据的获取上具有其他预言机难以比拟的优势。

从2020年到2021年，DeFi的锁仓量呈现巨额增长，

其生态和产品形式不断壮大，后续如保险等DeFi金融衍生品的出现.

对于外部数据精准度和实时性的需求量将不断增加。 因此从大趋势来看，DeFi的数据需求将直接促进Pyth的发展。

而从预言机赛道的竞争结构来看， Pyth手握顶级的外部数据源，顶级的数据质量和时效性将带来顶级的交易体验， 同时原生于Solana的特性也使得其价格聚合的成本非常低， 理论上集成Pyth的DeFi协议性能将会更优越， 这种竞争优势将会使得行业内的其他DeFi也相继去集成Pyth， 从而使得Pyth在与其他预言机的竞争中获得优势。

但是，这种竞争优势基于一个前提：Pyth的数据质量一直处在高水准。 在今年9月，Pyth在Solana出现问题中断的几天后， 其上报的比特币价格短暂的下跌了90%，与市场真实价格产生了背离。 虽然目前Pyth没有大规模被使用，但这种错误也显示了预言机并不是万能的， 它可能出现错误并影响DeFi获取数据的准确性。

一旦错误发生，可以通过惩罚机制对质押的通证进行罚没， 但惩罚是事后的，而损失是事前的， 如何保证数据源一如既往的高质量，以及建立相应的预警和预测机制， 是Pyth后续需要面对和解决的问题。

总体来看，Pyth由传统金融机构入场建设， 这种信号显示了加密市场的影响力在不断扩大， 同时也反映出传统机构对投资安全性的考虑， 即它们更希望DeFi的相关基础设施变得完善， 这样才能在保障交易效率和数据正确的情况下获取收益。 正规军的加入，将有助于整个加密市场更加完善， 我们应该为其默默点赞，在欣喜于它们建设基础设施的同时， 也需顺势而为，时刻关注预言机赛道的走向。

夜把花悄悄地开放了，却让白日去领受谢词。——泰戈尔

以上就是我们今天的内容，我们将持续关注预言机等基础设施的发展，

在市场的跌宕起伏中，也许关注一些基础层的项目，会是一个不错的选择。

同时我们预计在下个月也能邀请到Pyth的团队成员与大家一起交流有关预言机，

有关Pyth的内容，欢迎大家加入Pyth中文社群。

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如果要讨论加密市场最近2年哪些赛道获得了重大的发展， DeFi无疑占有其中重要的一席。 来自DeFi Llama的数据显示，截至今年10月， DeFi市场的总锁仓量已经达到了2000亿美金， 但这也仅占传统金融24万亿美元市值的1%。

我们可以看到，与传统金融相比， DeFi市场仍有较高的发展潜力和空间。 但目前较高的TVL金额和后续的发展都依赖于一个前提， 即支撑DeFi市场的相关价格数据是正确无误的。 DeFi底层的区块链和智能合约是一个相对封闭的系统， 大部分合约执行都依赖于区块链之外的信息和数据， 那么外部数据从哪里来，怎么保证内外部数据的准确性和时效性， 这个更偏幕后的问题似乎并没有太多人在关注。

而预言机则正是解决这一幕后问题的关键， 市场上也有很多预言机项目致力于为区块链提供外部数据， 但其数据的提供方式和效率并不相同，也各有各的优势。 我们今天介绍的项目Pyth， 它试图通过高可信的数据源和高性能的区块链， 将金融市场的实时数据带到链上，去激发DeFi市场更大的潜力。 通证：PYTH（暂未发行）

在我们深入讲解Pyth前，考虑到相当部分的读者不太理解预言机， 我们有必要先简单的了解预言机的工作机制， 这也是我们理解Pyth的前提。

一般而言，预言机的作用是为智能合约在区块链上执行操作提供外部所需的数据， 我们可以用一个非常简化的例子来进行解释。 示例出处——智能合约之父 · 尼克萨博

1. 假设一瓶可乐在自动售卖机上的价格是随时浮动的

2. 报价员从可乐厂拿到可乐的实时售价

3. 报价员将售价录入自动售卖机的程序里

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从这个例子可以看出，售卖机的价格依赖于可乐厂报过来的时价，

而预报价员起到了在可乐厂和售卖机之间传递价格的作用。

售卖机需要一个外部价格，来执行“投币--出可乐”的程序。

该例中可乐厂对应着DeFi中的数据源，自动售卖机则对应着DeFi相关的智能合约， 而报价员对应着预言机。 数据源为预言机提供数据，这里的数据可以是外部金融市场某一资产的数据， 预言机再将实时价格喂给智能合约， 合约依据价格执行相关操作，如达到一定价格对某人资产进行清算等。

从中我们可以看出，对于DeFi协议而言预言机的喂价机制很重要， 因为它充当了DeFi智能合约的价格信息来源。 只有当实时价格数据可靠的情况下， DeFi协议才能更加高效和可信的运行。

有了上述的预言机基础知识后，我们现在可以开始了解Pyth的工作原理了。 首先Pyth将自己定义为“Hi-fi for DeFi”，意为“为DeFi提供高保真的市场数据”。 如果要做到“高保真”，至少有2个条件：

1. 提供市场数据的数据源非常专业且值得信赖；

2. 数据源直接提供数据，减少中间环节的质量损耗。

针对这两个条件，Pyth给出的答案分别是：

1. 由40余家传统金融市场和加密领域的顶级机构提供数据，其中知名的包括纽约证交所最大的做市公司之一 GTS，芝加哥商交所结算单位Jump Trading, 加密CEX新贵FTX等；

2. 由上述数据源直接充当预言机节点，向区块链和DeFi协议直接提供金融市场的价格数据。 在解决了谁提供价格数据的问题后， 另外需要考虑的则是“提供哪些价格数据”以及“数据如何传递给DeFi协议”。 我们通过下面这张图可以看到，Pyth设计了不同的角色，分别来解决上述问题：

1. 数据提供者：解决谁提供数据的问题。 即上文提到的顶级数据源，需要注意的是，数据源在提供价格数据之后，还会由Pyth计算出一个“置信区间”，例如此时BTC的价格是“100,000±100USD”，它代表着目前数据源供价的误差范围，正负值越小代表着该数据的精度越高。

2. 委托人(Delegators)：解决以谁提供的价格数据为准的问题。 依据数据源的历史表现和准确性来选择 Pyth 数据提供者 , 借此来展现数据的可信程度 。

3. 策展者(Curators)：解决应该提供哪些价格数据的问题。 帮助筛选目前市场上最需要的数据是哪些，提供这些最紧需的数据后，策展者和数据源将会获得更多的奖励。 需要注意的是，委托人和策展者都是Pyth价格聚合机制中的一部分，其都基于Solana区块链来执行操作。

4. 数据使用者：聚合完毕后的价格会基于虫洞机制传递给目标区块链和对应的DeFi协议 由于价格聚合都在Solana上完成，如果是Solana原生的DeFi协议则不会存在传输问题， 但如果DeFi协议在别的链上，则需要Solana的虫洞机制将价格数据发送到对应的链。

在了解Pyth的工作原理之后，我们发现它与传统预言机相比在多个方面具备一定的优势：

1. 数据供应上，变“劳动密集型”为“机构密集型”，提高了获取数据的效率。 传统预言机使用群策群力的方式从数据源抽取数据，这些群体都是第三方，这意味着他们不是数据的发起者，而是充当拉取和提交数据的中间人。而Pyth由机构提供数据，它们即是数据源也运行着预言机节点，这样的直连模式可以让获取数据的延迟更低，数据质量更高。

2. 价格聚合上，聚合直接在链上完成，兼顾了效率和成本。 传统预言机对价格的聚合一般都是在链下完成，将聚合完成的数据再发到链上，这样做存在时间成本；而Pyth的做法是直接在Solana上完成对报价的筛选，得益于Solana的高性能和低gas，这种价格聚合将会变得非常迅速和经济。

3. 价格数据可信度上，由大机构直接背书。 为Pyth提供数据的机构都是行业内优选的机构，它们的信誉和能力本身是一种宝贵资产。数据提供者如果选择将他们的声誉放在线上人，极少情况下会做出毁掉自己信誉的行为而提供错误价格。

由于Pyth目前并没有公开白皮书，经济模型没有系统的介绍， 其通证PYTH的发行方式和量级也没有确定。 我们参考了传统预言机的经济模型和Pyth的一些公开资料， 对其经济模型进行了合理推测和整理。

实际上，Pyth通过价格聚合同时连接了数据供给方和需求方， 供给方为何提供数据，需求方获取数据的代价是什么， 搞清楚这几个问题，我们也就能够明白它的经济模型， 也有助于合理规划对它的通证预期。

详情可参考Delphi报告：https://members.delphidigital.io/reports/the-oracle-report-of-delphi/

1. 数据提供方的收益和成本： 成为数据提供方首页需要质押PYTH，数据使用者为使用数据支付的费用将成为数据提供方的收益。此外，如果数据提供方提供了错误的数据，其将受到惩罚，这种惩罚方式很有可能是通过扣除其质押的通证来完成。

2. 价格聚合（委托者和策展者）方的收益和成本： 成为委托者和策展者也需要质押PYTH，但质押方式和量级尚不明确。它们通过提供价格筛选服务来获得收益。需要注意的是，由于委托者帮助数据源筛选数据质量，如果出现了价格错误，委托者也会面临着惩罚。

3. 数据使用者的收益和成本：

   数据使用者多为DeFi协议，这些协议在从Pyth获取数据时需要支付PYTH作为费用，并通过前述机制得到所需数据。 我们可以看到，PYTH通证存在于Pyth预言机系统设置的奖惩机制中， 而制度影响着数据供需双方的行为。 一旦Pyth被广泛的运用于各种DeFi协议中，对PYTH通证的需求将会持续增加，这种需求的上涨也会传导到通证价格上， 这种案例可以参考去年DeFi兴起时，Chainlink通证之后的价格表现。

目前Pyth虽然没有官宣他们的团队信息，

不过在官网公开的技术文档中，我们找到了其在Github上的代码库，

并对代码的主要贡献者进行了调查，

结果显示其主要活跃贡献者是来自于Jump Trading和GTS的软件工程师。

前文我们已经介绍过，Jump Trading是芝加哥商交所的结算单位， 也是总部位于芝加哥的一家全球顶级高频交易公司。 而GTS则是纽约证交所最大的做市公司之一 ， 这两家公司在传统金融圈都算得上顶级的交易机构， 它们在金融行业的经验和地位是毋庸置疑的。

从Github的代码贡献痕迹来看，这两家公司应该深度参与了Pyth的设计， 此外，JumpTrading之前也投资了Solana生态中的DeFi项目 Serum， 我们可以管中窥豹，看到传统金融机构布局DeFi的动作和决心。

而在数据源方面，目前已有40余家传统金融市场和加密圈的机构与Pyth达成合作， 它们都会为Pyth提供实时的价格数据。 除了前文提到的Jump Trading、GTS之外， Alameda、FTX、Bitstamp等加密圈内知名量化机构和CEX也与Pyth存在合作关系。 这样的团队和数据源配置， 使得Pyth在一手实时金融数据的获取上具有其他预言机难以比拟的优势。

从2020年到2021年，DeFi的锁仓量呈现巨额增长，

其生态和产品形式不断壮大，后续如保险等DeFi金融衍生品的出现.

对于外部数据精准度和实时性的需求量将不断增加。 因此从大趋势来看，DeFi的数据需求将直接促进Pyth的发展。

而从预言机赛道的竞争结构来看， Pyth手握顶级的外部数据源，顶级的数据质量和时效性将带来顶级的交易体验， 同时原生于Solana的特性也使得其价格聚合的成本非常低， 理论上集成Pyth的DeFi协议性能将会更优越， 这种竞争优势将会使得行业内的其他DeFi也相继去集成Pyth， 从而使得Pyth在与其他预言机的竞争中获得优势。

但是，这种竞争优势基于一个前提：Pyth的数据质量一直处在高水准。 在今年9月，Pyth在Solana出现问题中断的几天后， 其上报的比特币价格短暂的下跌了90%，与市场真实价格产生了背离。 虽然目前Pyth没有大规模被使用，但这种错误也显示了预言机并不是万能的， 它可能出现错误并影响DeFi获取数据的准确性。

一旦错误发生，可以通过惩罚机制对质押的通证进行罚没， 但惩罚是事后的，而损失是事前的， 如何保证数据源一如既往的高质量，以及建立相应的预警和预测机制， 是Pyth后续需要面对和解决的问题。

总体来看，Pyth由传统金融机构入场建设， 这种信号显示了加密市场的影响力在不断扩大， 同时也反映出传统机构对投资安全性的考虑， 即它们更希望DeFi的相关基础设施变得完善， 这样才能在保障交易效率和数据正确的情况下获取收益。 正规军的加入，将有助于整个加密市场更加完善， 我们应该为其默默点赞，在欣喜于它们建设基础设施的同时， 也需顺势而为，时刻关注预言机赛道的走向。

夜把花悄悄地开放了，却让白日去领受谢词。——泰戈尔

以上就是我们今天的内容，我们将持续关注预言机等基础设施的发展，

在市场的跌宕起伏中，也许关注一些基础层的项目，会是一个不错的选择。

同时我们预计在下个月也能邀请到Pyth的团队成员与大家一起交流有关预言机，

有关Pyth的内容，欢迎大家加入Pyth中文社群。

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